JP3812840B2

JP3812840B2 - A method to identify target vehicles based on the theoretical relationship between azimuth and relative speed

Info

Publication number: JP3812840B2
Application number: JP2003131316A
Authority: JP
Inventors: 俊二宮原
Original assignee: ビステオングローバルテクノロジーズインコーポレイテッド
Priority date: 2002-05-21
Filing date: 2003-05-09
Publication date: 2006-08-23
Anticipated expiration: 2023-05-09
Also published as: US20030218563A1; US6753804B2; GB0311593D0; JP2003341382A; DE10323586A1; GB2390440B; GB2390440A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動車速度制御システムと、カーブ（屈曲）を通して目標車を追跡するこれらのシステムとに関する。
【０００２】
【従来の技術】
適応クルーズ制御（以下、ＡＣＣという）システムは、自動車産業において広く受入れられつつある。ＡＣＣシステムは、自動車を所望の速度に維持する普通のクルーズ制御システムを使用する。それに加えてＡＣＣシステムは、交通状態の変化に合わせるように自動車の速度を変更させることができる。ＡＣＣシステムは、これを自動加速、減速、及び／またはブレーキングによって達成する。これによって、ＡＣＣを有する自動車（ホスト車）は、そのホスト車の前方を走行している自動車（目標車）から、道路速度の関数としての安全距離を維持する。
【０００３】
従来のＡＣＣシステムは、典型的には、ＡＣＣプロセッサ、レーダセンサ、ブレーキ介入システム、ディスプレイユニット、機関介入システム、複数のセンサ（即ち、車輪速度、偏揺れ（ヨー）レート、ハンドル（舵輪）角度、横方向加速度）、及びトランスミッション介入システムを含む。一般的に、レーダセンサは、ＡＣＣシステムに特別に割当てられている76乃至77ＧＨｚの周波数で動作する。動作中のホスト車から放出されたレーダビームは、目標車から反射してホスト車へ戻される。放出された、及び反射されたレーダ波の解析が遂行され、伝播時間、及びパルスレーダ波の場合はドップラシフト及び振幅、またＦＭＣＷレーダの場合はビート周波数及びドップラシフトが決定される。この解析から、ホスト車に対する距離、相対速度、及び相対方位角が計算される。
【０００４】
ＡＣＣの解消すべき１つの重大な問題は、道路のカーブへの進入、またはレーン変更のような状況の変化に対して、信頼できるシステムの動作を保証することである。システムを適切に動作させるためには目標車を正確に識別し、レーン変更と、カーブへの進入／カーブからの退出とを相互に区別することが不可欠である。従来のシステムは、典型的には、偏揺れレートセンサ、ハンドル角度センサ、車輪速度センサ、及び典型的に横方向速度センサから情報を入手して目標車のレーンの位置及びカーブ状態を決定している。道路上の自動車の位置を決定するために考慮されている他のシステムは、ビデオイメージングシステムである。
【０００５】
目標車のレーン位置を決定する問題は、目標車はカーブに進入しているが、ホスト車が未だにカーブに進入していない場合に、またはその逆の場合に、より一層複雑になる。ステアリング角度及び偏揺れレート情報を使用する従来の方法は、この過渡的な状態に正しく対処しない。従って、カーブに進入してしまった目標車をホスト車が追随する場合、特にホスト車が直線コース上にあり、目標車がカーブに進入している場合には、ＡＣＣは目標車を見失いがちである。従来システムは本質的に、目標車がホスト車と同一レーン内にあるのか否か、またはホスト車がカーブに進入したのか否か、またはその逆の状況を効果的に判定しない。即ち、目標車がカーブに進入する状況と、目標車がレーンを変更する状況とを混同し易い。
【０００６】
従って、要望されるのは、目標車がカーブに進入したのか否か、または目標車がレーンを変更したのか否かを決定するための新しい、且つ改良された方法である。この新しい方法は、ホスト車及びレーダ情報だけを用いて目標車の位置を正確に予測し、パラメータの適応のために大量の実験データを要求すべきではない。更に、目標車を追跡するためのこの新しい方法は、目標車が道路のカーブへ進入、及びカーブから退出した時にその目標車を見失わないようにすべきである。
【０００７】
【発明の概要】
本発明の一面においては、目標車がホスト車の経路内にあるか否かを決定する方法が提供される。本方法は、方位角を使用するステップと、所定の時間間隔で目標車とホスト車との間の相対速度を計算するステップとを含む。更に、目標車がホスト車と同一のレーン内（ホスト車の経路内）にあるか否かの決定が評価される。次いで、最短距離（レンジ）を有する候補目標車が識別される。しかしながら、もし候補車が存在しなければ、他の先行する目標車を識別する。再び、もしこの先行車が識別されれば、ホスト車に対する最短距離を有する自動車を主目標車であると決定する。以下の理論的関係を使用して、測定されたデータに曲線を当てはめる。
θ＝（Ｒ／２Ｌ）（Ｖr／Ｖ）²
θ＝−（Ｒ／２Ｌ）｛（Ｖr／Ｖ）−Ｌ／Ｒ｝²＋Ｌ／２Ｒ
但し、
Ｖ＝ホスト車の速度、
ｒ＝相対速度の絶対値、
θ＝方位角、
Ｖri＝測定された相対速度の絶対値、及び
θi＝測定された方位角、
である。
【０００８】
曲線（Ｙ＝ａ₁Ｘ＋ａ₂Ｘ²）を測定されたデータ（xi，yi）＝（Ｖri／Ｖ，θ）に当てはめた後に、以下の式を使用して目標車がカーブに進入したのか、またはカーブから出たのかを決定する。σ_a2を回帰係数ａ₂の標準偏差とし、δ＝0.25または他の適切な所定値として、例えばもし次式
｜σ_a2／ａ₂｜＜δ （後述する式（１６））
が満足されれば、目標車及びホスト車の一方がカーブ上にあると決定される。次に、Ｒを回帰から推定された曲率半径とし、Ｌをホスト車と目標車との間の距離として、次式
｜ａ₁／ａ₂｜≪Ｌ／｜Ｒ｜（後述する式（１７））
が満足されるか否かを決定する。もしこの式が満足されれば、目標車はカーブの入口にあると決定される。しかしながら、もし上式が満足されなければ、目標車はカーブの出口にあると決定される。
【０００９】
本発明のこれらの、及び他の面は以下の添付図面に基づく詳細な説明から明白になるであろう。
【００１０】
【実施の形態】
図１に、本発明による適応クルーズ制御（ＡＣＣ）システムを有するホスト車１０を斜視図で示す。ホスト車１０は、一般的にＣＡＮネットワークのような通信ネットワーク１３に結合されているＡＣＣ制御モジュール１１を含む。制御モジュール１１は、典型的に、ＡＣＣプログラムコードを格納し、実行するプロセッサに結合されている電子メモリを有している。一般的に、ＡＣＣの制御モジュール１１は、種々のセンサからの信号を受信する。これらの信号は、ホスト車と目標車との間の方位角（θ）及び相対速度（Ｖr）の絶対値を決定するためのレーダセンサ１５または他の近接センサを含む。更に、複数の車輪速度センサ１７が、車輪速度を表す信号をネットワーク１３へ供給する。例えば、ハンドル角度を決定するためのハンドル角度センサ、及びホスト車１０の偏揺れレートを決定するための偏揺れレートセンサ２１のような他のセンサが、ネットワーク１３と通信する。上述したセンサから導出される情報は、以下に詳述するように、目標車位置を決定する制御アルゴリズムまたは方法において使用される。
【００１１】
図２には、カーブ１４を通る目標車１２を本発明に従って追随または追跡するＡＣＣを有するホスト車１０が示されている。道路１６の典型的なカーブ１４は曲率半径“Ｒ”を有している。カーブ１４に沿う目標車１２の位置は、曲率半径“Ｒ”と角度φによって表される。角度φは、カーブの入口と目標車１２の現在位置との間の角度を表している。
【００１２】
本発明の方法は、目標車がカーブへ進入／カーブから退出したという第１のシナリオと、目標車がレーンを変更したという第２のシナリオの２つのシナリオを区別する。第２の場合を図３に示す。図示のように道路１６は２つのレーン１８、２０を含み、目標車１２はレーン１８からレーン２０へ移行中であり、一方ホスト車１０はレーン１８に留まっている。従来技術の方法は、目標車１２がレーンを変更しているのか、または道路のカーブに進入中であるのかを正確に決定することはできなかった。
【００１３】
詳述すれば、図４に示すように、道路１６のカーブ１４を通って走行するホスト車１０及び目標車１２の移行シナリオを表す５つのケースが存在する。これら５つのケースの中のケースＡ（目標車１２及びホスト車１０が共にカーブへ進入していない）及びケースＥ（目標車１２及びホスト車１０がカーブから出た）は、目標車１２の位置を識別するのに重大な問題を提起しない。同様に、ホスト車の偏揺れレート及び／またはハンドル角度情報を使用してカーブ１４の曲率半径“Ｒ”を推定し（従来から知られている）、目標車がホスト車と同一レーン内にあるか否かを識別することによって、ケースＣは容易に識別することができる。しかしながら、従来技術の方法は、ケースＢ及びＤにおいては目標車の位置を識別することはできなかった。それは、これらの移行シナリオにおいては、目標車のレーン位置を決定するのに偏揺れレート及び／またはハンドル角度情報が有用ではないからである。
【００１４】
図５を参照し、目標車１２がカーブへ進入しつつあるのか、カーブを出つつあるのか、またはレーンを変更しつつあるのかを決定するための方法１００を説明する。本発明の方法は、ホスト車のボアサイトに対する目標車の方位角（θ）対目標車（または先行車）とホスト車との間の相対速度（Ｖr）の絶対値を表すチャート（時間には無関係）を使用する（図６ｄ参照）。本発明の一面においては、図４のケースＢ及びケースＤの過渡的期間のために、ホスト車に対する目標車の方位角と相対速度の絶対値との間の理論的関係、即ち方程式を開発した。
【００１５】
動作中、本発明の方法１００は、観測した目標（または先行）車のトレースと、導出した理論的関係とを比較する。この比較は、ブロック１０２に表されているように、先ずホスト車と目標車との間の方位角及び相対速度を測定することによって遂行される。後述するように、観測と理論的関係との差から、目標車がカーブに進入しつつあるのか、カーブから出つつあるのか、またはレーンを変更しつつあるのかを決定することができる。更に、本発明の方法は、目標車と非目標車とを弁別する。
【００１６】
図６Ａ−６Ｃに、目標車とホスト車との間の相対速度（Ｖr）を示す。Ｖrは、ホスト車の速度ベクトル（Ｖh）と目標車の速度ベクトル（Ｖt）とを考えることによって計算される。即ち、以下の式を使用して相対速度（Ｖr）を計算する。
Ｖr＝｛（Ｖ_tx−Ｖ_hx）²＋（Ｖ_ty−Ｖ_hy）²｝^1/2
但し、
Ｖ_tx＝速度Ｖtのｘ成分、
Ｖ_ty＝速度Ｖtのｙ成分、
Ｖ_hx＝速度Ｖhのｘ成分、及び
Ｖ_hy＝速度Ｖhのｙ成分
である。
【００１７】
相対速度を計算した後に、公知のジオメトリ及び三角法を適用することによって、相対速度の横方向（Ｖ_lat）及び縦方向（Ｖ_long）成分を求めることができる。先に説明した方位角θを、レーダセンサ１５を使用して測定する。本発明は、相対速度の絶対値の代わりに、相対速度（Ｖr）の横方向成分（Ｖ_lat）を使用する。
【００１８】
方位角と相対速度との間の理論的関係は、カーブの入口の場合には以下の式（１）によって(図６Ｄの線１２０参照)、またカーブ出口の場合には以下の式（２）または（２’）によって表される(図６Ｄの線１２２参照)。以下に示す二次方程式は、測定されたデータ（相対速度Ｖri及び方位角θi）に曲線を当てはめて曲率半径“Ｒ”を決定するために使用される。カーブの入口から目標車までの距離をＬとして（図２参照）、測定されたデータから比Ｌ／Ｒも決定される。
θ＝（Ｒ／２Ｌ）（Ｖr／Ｖ）² （１）
θ＝−（Ｒ／２Ｌ）｛（Ｖr／Ｖ）−Ｌ／Ｒ｝²＋Ｌ／２Ｒ（２）
θ＝−（Ｒ／２Ｌ）｛（Ｖr／Ｖ）＋Ｌ／Ｒ｝²＋Ｌ／２Ｒ（２’）
但し、
Ｖ＝ホスト車の速度、
Ｖr＝相対速度の絶対値、
θ＝方位角、
Ｖri＝測定された相対速度の絶対値、
θi＝測定された方位角、
である。
【００１９】
図５のブロック１０４において、ホスト車の偏揺れレートが測定される。目標車の経路は、偏揺れレート、距離、及び方位角を使用して推定される。ブロック１０６に示すように、所定の角度である方位角限界θ₀と以下の式（３）とが比較される。方位角限界θ₀は、図７Ａ及び７Ｂに示されている。もし式（３）が満足されれば、先行車が候補目標車であると決定される。
｜θ−θ_c｜＜２または３×θ₀ （３）
但し、
θ ＝ホスト車と先行車との間の測定された方位角、
θ_c＝ホスト車のヘッディング方向と平行な線１０５と、距離Ｌにおけるホスト車のレーンの中心との間の方位角、
である。
【００２０】
候補目標車は、ホスト車が追跡または追随するのに望ましい車である。しかしながら、もし式（３）が満足されなければ先行車は候補目標車ではなく、それは最早ホスト車が追跡または追随するのに望ましい車ではない。従って、ブロック１０８に示すように、別の車を選択することになる。受入れ可能な候補車が選択されれば、ブロック１１０に示すように、測定された方位角及び計算された相対速度データがプロットされる（図９Ａ）。
【００２１】
図８Ａは、ホスト車及び目標車が同一レーン内にあり、あるカーブを通って走行している状況を示している。目標車のトレースまたは線２００が、ホスト車のトレースまたは線２０２に対してプロットされている。図示のように、目標車及びホスト車は、同一の経路またはコースを辿っている。しかしながら、図８Ｂにおいては、目標車がレーンを変え、ホスト車の経路２０６からずれている新しい経路２０４を走行している。目標車及びホスト車がカーブに進入しつつあるようなシナリオでは、図９Ａに線２１０によって示すように、方位角は両車がカーブ内に入ってしまうまで徐々に増加し、両車がカーブから出るまで徐々に減少して行く。
【００２２】
一方、目標車がレーンを変更した場合には、方位角は図９Ｂの線２１２で示すように上昇した後に一定に保たれ、相対速度は線２１４で示すように上昇してピークに達し、次いで目標車がそのレーン変更を完了してしまうまで降下する。
【００２３】
図５のブロック１１２において、プロットされたデータ（方位角対相対速度の絶対値）が上述した二次方程式（１）及び（２）に当てはめられ、代替として次の式（４）によって表される。
Ｙ＝ａ₀＋ａ₁Ｘ＋ａ₂Ｘ² （４）
但し、
Ｙ＝方位角、
Ｘ＝ホスト車速度で除した相対速度の絶対値、
ａ₁及びａ₂＝回帰定数、
である。この特定のアプリケーションにおいては、ａ₀は存在しないので、上式は
ａ₁Ｘ＋ａ₂Ｘ² （５）
に簡略化される。
【００２４】
以下の方程式は、如何にして回帰定数ａ₁及びａ₂を求めるかを示している。
Ｗ×Ａ＝Ｙ（６）

【００２５】
標準偏差は、以下のように表される。
σ_a2 ²＝Σ｛（Ｘ₂／det）Ｘ_i ² ＋（Ｘ₃／det）Ｘ_i｝² *σ² （１３）
σ²＝Σ（Ｙ_i−ａ₁Ｘ_i−ａ₂Ｘ_i ²）²／（ｎ−２）（１４）
【００２６】
好ましくは、
｜σ_a2 ²／ａ₂｜＜0.25 （１５）
である。
【００２７】
図５のブロック１１２において、測定されたデータにある曲線を当てはめた後に、以下の式を使用して目標車がカーブに進入しつつあるのか、またはカーブから出つつあるのかを決定する。例えばδ＝0.25または他の適切な所定値として、もし式
｜σ_a2 ²／ａ₂｜＜δ （１６）
が満足されれば、目標車はカーブ上にあるものと決定される。ブロック１１４においては、Ｒを回帰から推定された半径とし、Ｌをホスト車と目標車との間の距離として、
｜ａ₁／ａ₂｜≪Ｌ／｜Ｒ｜（１７）
が満足されるか否かを決定する。もし式（１７）が満足されれば、その目標車はカーブの入口にあるものと決定される。しかしながら、ブロック１１６に示すように、もし式（１７）が満足されなければ、その目標車はカーブの出口にあるものと決定される。
【００２８】
図９Ｃ及び９Ｄはそれぞれ、ホスト車及び目標車がカーブを通って走行中の、及び目標車がレーンを変更中の方位角を時間軸に対してプロットした図である。図９Ｃに示すように、線２１８で表されている方位角は、始めに、目標車がカーブに入り始め、ホスト車が未だにカーブに進入していない時に上昇する。更に線２２２は、目標車の位置を決定するために偏揺れレートに基づく従来技術のアルゴリズムの出力をプロットしたものである。一方、線２２４は、カーブ内の目的車の位置を決定するための本発明の方法の出力をプロットしたものである。線２２２の領域Ａ及びＢにおいて、目標車の経路を決定するための従来技術の偏揺れレート法は、目標車がホスト車の経路から外れていることを指示する。しかしながら、この判定は間違いである。
【００２９】
同様に、本発明の方法は、線２２４の領域Ｃにおいて、目標車がカーブに入り始めたことを、また線２２４の領域Ｄにおいて目標車がカーブから出始めたことを指示する。このように、本発明の方法は、過渡的な状況にある目標車を識別する。
【００３０】
図９Ｄに線２２６で示すように（レーン変更）、ホスト車と目標車との間の方位角は上昇し、次いで目標車がレーン変更中は一定に留まる。線２３２は、目標車の位置を決定するための本発明の方法の出力を表している。出力は低く保たれたままである。つまり、本発明の方法は、レーン変更には応答しないのである。線２３０の移行領域Ｅに示されているように、目標車の位置を決定するために偏揺れレートを使用する従来技術の方法は、その目標車が転回中であることを指示する。これに対して、出力線２３２で表されている本発明のアルゴリズムまたは方法は、目標車が転回中であることを指示しない（即ち、レーン変更中及び／またはカーブ進入または退出）。以上のように、本発明の方法は、目標車のレーン変更と、目標車が道路のカーブ進入または退出とを区別することができる。
【００３１】
本発明の別の面においては、目標車とホスト車との間の相対速度及び方位角から、道路の湾曲が推定される。この推定は、目標車がカーブへ進入中またはカーブから退出中の移行期間中に、または１つのカーブから異なる曲率半径を有する別のカーブへの移行中に決定される。本発明のこの面は、上述した本発明の実施の形態及び他の面を組合わせ、それらを拡張したものである。例えば、先行実施の形態は、目標車が道路の直線部分から道路の屈曲部分へ、または道路の屈曲部分から道路の直線部分へ移行しつつあるような状況に対処する。これに対して説明中の実施の形態は、道路の直線部分を無限大半径を有するカーブとして処理することによってこの状況に対処する。
【００３２】
図１０を参照する。目標車位置（ｘt ，ｙt）及びホスト車位置（ｘh ，ｙh）は、以下の関係によって表される。
（ｘt ，ｙt）＝｛−Ｒ（１−cosφ），Ｒsinφ｝（１８）
（ｘh ，ｙh）＝｛−Ｒ₀（１−cosφ₀），−Ｒ₀ sinφ₀｝（１９）
Ｌ＝Ｒφ＋Ｒ₀φ₀ （２０）
但し、
Ｒ₀＝目標車が進入する第１のカーブの半径、
Ｒ＝目標車が進入する第２のカーブの半径、
Ｌ＝目標車とホスト車との間の経路長、
φ₀＝ホスト車と、第１のカーブから第２のカーブへの移行点との間の角度、
φ＝第１のカーブから第２のカーブへの移行点と、目標車との間の角度、
であり、
Ｒ、Ｒ₀、φ、及びφ₀は、左転回の場合には正であり、右転回の場合には負である。Ｒ₀φ₀及びＲφは、負になることはない。方位角（反時計方向に半径で表す）は、次の方程式（２１）によって表される。

【００３３】
相対速度は、以下の方程式（２２）乃至（２６）によって与えられる。

但し、
Ｖ＝ホスト車及び目標車の速度の絶対値である。
【００３４】
φ及びφ₀が十分に小さいものとすれば、即ち、距離（Ｌ）が半径（Ｒ）よりも遙かに小さいものとすれば、φ及びφ₀は次の式（２７）及び（２８）によって近似される。
sinφ≒φ 及び sinφ₀≒φ₀ （２７）
cosφ≒１−（φ₀／２）及び cosφ₀≒１−（φ₀ ²／２）（２８）
【００３５】
方位角（θ）及び相対速度（Ｖr）は次の式（２９）及び（３０）によって近似される。

【００３６】
従って、関係は次のように簡易化される。
Ｒφ＋Ｒ₀φ₀＝Ｌ（２０’）
φ＋φ₀＝Ｖr／Ｖ＝ｚ（３０’）
【００３７】
式（２０’）、（３０’）及び次式（３１）を組合わせると、次式（３２）及び（３３）が得られる。

【００３８】
式（３０’）、（３２）及び（３３）を、式（２９）に代入すると、

が得られる。
【００３９】
上述した方法は、相対速度及び方位角測定のような、如何なる測定されたデータセットにも適用することができる。適用される二次回帰関係は、所与のデータセット（ＸI ，Ｙi）に関して次式（３６）によって表される。
Ｙ＝ａ₀＋ａ₁Ｘ＋ａ₂Ｘ² （３６）
【００４０】
係数ａ₀、ａ₁、及びａ₂は、以下の式（３７）、（３８）、及び（３９）に示すように、マトリックスＷとベクトルＡ及びＹとを使用することによって決定することができる。
Ｗ×Ａ＝Ｙ（３７）

但し、Ｘi及びＹiは測定されたデータ（即ち、ホスト車の速度で除した相対速度の絶対値、及び方位角）である。係数ａ₀、ａ₁、及びａ₂は、式（３９）から計算される。道路の湾曲推定が係数ａ₂に基づいているので、ａ₂の誤差が評価される。Ｙiの分散は、次式（４０）に示すものとしている。
Ｙi：Ｎ（μi，σ²）（４０）
【００４１】
式（３９）から、ａ₂は次式（４１）によって表される。

但し、

【００４２】
ａ₂の分散は、次式（４４）によって与えられる。

【００４３】
Ｙiの分散は、次式（４５）によって推定される。
σ²＝Σ（Ｙi−ａ₀−ａ₁Ｘ−ａ₂Ｘi²）²／（ｎ−３）（４５）
【００４４】
もし次式（４６）が満足されればａ₂の推定は正しいと判定され、従って式（３６）によって定義されたカーブは道路の屈曲の正確な推定であると決定される。
｜σａ₂／ａ₂｜＜0.25 （４６）
または、
｜σ_R／Ｒ｜＜0.25 （４７）
【００４５】
以上のように、本発明は、道路上の目標車の位置を決定するための従来の方法に比して多くの長所及び便益を有している。例えば、本発明の方法またはアルゴリズムは、目標車のレーン変更と目標車のカーブ内への進入とを区別することができる。更に、本発明は、目標車がカーブへ入りつつあるのか、またはカーブから出つつあるのかを決定するための方法を提供する。従って、本発明は、道路内の目標車の位置を決定するために偏揺れレート及び他の車両パラメータを使用する従来技術の方法を劇的に改善している。
【００４６】
自動車速度制御システムに精通していれば、以上の詳細な説明、添付図面、及び特許請求の範囲から、本発明の範囲から逸脱することなく本発明の好ましい実施の形態に多くの変更及び変化を考案することができよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による適応クルーズ制御（ＡＣＣ）システムを搭載したホスト車の斜視図である。
【図２】道路内のカーブを通過中の目標車を本発明に従って追跡するホスト車の平面図である。
【図３】レーンを変更中の目標車を本発明に従って追跡するホスト車の平面図である。
【図４】道路内のカーブを通過中のホスト車及び目標車を示す平面図である。
【図５】目標車がカーブへ進入中であるのか、カーブを退出中であるのか、またはレーンを変更中であるのかを決定するための方法を示すフローチャートである。
【図６Ａ】目標車とホスト車との間の相対速度（Ｖr）及び該相対速度の横方向及び縦方向成分を示すベクトル図である。
【図６Ｂ】目標車とホスト車との間の相対速度（Ｖr）及び該相対速度の横方向及び縦方向成分を示すベクトル図である。
【図６Ｃ】目標車とホスト車との間の相対速度（Ｖr）及び該相対速度の横方向及び縦方向成分を示すベクトル図である。
【図６Ｄ】ホスト車のボアサイトに対する目標車の方位角（θ）と、目標車とホスト車との間の相対速度（Ｖr）の絶対値との関係を示す時間に無関係な相チャートグラフである。
【図７Ａ】直線レーンでの方位角限界を示す図である。
【図７Ｂ】カーブでの方位角限界を示す図である。
【図８Ａ】カーブに沿って同一レーン内を走行しているホスト車及び目標車を示すグラフである。
【図８Ｂ】カーブに沿って同一レーン内を走行しているホスト車及び目標車を示すグラフである。
【図９Ａ】目標車及びホスト車がカーブへ進入しつつある時のグラフであって、方位角は、両車がカーブ内に入るまで漸進的に増加し、両者がカーブから出るまで漸進的に減少することを示している。
【図９Ｂ】目標車がレーンを変更しつつある時のグラフであって、曲線で示すように、方位角は上昇した後に一定に留まり、相対速度は上昇してピークに達し、次いで目標車がそのレーン変更を完了してしまうまで降下することを表している。
【図９Ｃ】ホスト車及び目標車がカーブを走行中の方位角を時間の関数としてプロットしたグラフである。
【図９Ｄ】目標車がレーンを変更中の方位角を時間の関数としてプロットしたグラフである。
【図１０Ａ】ホスト車及び目標車が異なる曲率半径の複数のカーブを有する道路に沿って走行中であることを示す図である。
【図１０Ｂ】ホスト車及び目標車が異なる曲率半径の複数のカーブを有する道路に沿って走行中であることを示す図である。
【図１１Ａ】異なる曲率半径の複数のカーブを有する道路に沿って走行中のホスト車及び目標車を示す図である。
【図１１Ｂ】異なる曲率半径の複数のカーブを有する道路に沿って走行中のホスト車及び目標車の方位角と相対速度との間の関係を示す相チャートである。
【符号の説明】
１０ホスト車
１１ＡＣＣ制御モジュール
１２目標車
１３通信ネットワーク
１４カーブ
１５レーダセンサ
１６道路
１７ネットワーク
１８、２０レーン
１９ハンドル角センサ
２１偏揺れレートセンサ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to vehicle speed control systems and these systems for tracking a target vehicle through a curve (bend).
[0002]
[Prior art]
Adaptive cruise control (hereinafter referred to as ACC) systems are gaining wide acceptance in the automotive industry. The ACC system uses a conventional cruise control system that maintains the vehicle at the desired speed. In addition, the ACC system can change the speed of the car to adapt to changing traffic conditions. The ACC system accomplishes this by automatic acceleration, deceleration, and / or braking. Thereby, the automobile (host car) having the ACC maintains a safe distance as a function of the road speed from the automobile (target vehicle) traveling in front of the host car.
[0003]
Conventional ACC systems typically include ACC processors, radar sensors, brake intervention systems, display units, engine intervention systems, multiple sensors (ie, wheel speed, yaw rate, steering wheel angle, Lateral acceleration), and transmission intervention system. In general, radar sensors operate at a frequency of 76-77 GHz that is specifically assigned to ACC systems. The radar beam emitted from the operating host vehicle is reflected from the target vehicle and returned to the host vehicle. Analysis of the emitted and reflected radar waves is performed to determine the propagation time and Doppler shift and amplitude for pulsed radar waves and beat frequency and Doppler shift for FMCW radar. From this analysis, the distance, relative speed, and relative azimuth with respect to the host vehicle are calculated.
[0004]
One serious problem that ACC needs to overcome is to ensure reliable system operation against changes in the situation, such as entering road curves or changing lanes. In order for the system to operate properly, it is essential to accurately identify the target vehicle and distinguish between lane changes and curve entry / exit. Conventional systems typically obtain information from yaw rate sensors, handle angle sensors, wheel speed sensors, and typically lateral speed sensors to determine target vehicle lane position and curve conditions. Yes. Another system that has been considered for determining the position of a car on a road is a video imaging system.
[0005]
The problem of determining the target vehicle's lane position becomes even more complex when the target vehicle is entering the curve but the host vehicle has not yet entered the curve, or vice versa. Conventional methods using steering angle and yaw rate information do not correctly handle this transient condition. Therefore, when the host vehicle follows the target vehicle that has entered the curve, especially when the host vehicle is on a straight track and the target vehicle has entered the curve, the ACC tends to lose sight of the target vehicle. is there. The conventional system essentially does not effectively determine whether the target vehicle is in the same lane as the host vehicle, or whether the host vehicle has entered the curve, or vice versa. That is, it is easy to confuse the situation where the target vehicle enters the curve and the situation where the target vehicle changes the lane.
[0006]
Therefore, what is needed is a new and improved method for determining whether a target vehicle has entered a curve or whether the target vehicle has changed lanes. This new method accurately predicts the position of the target vehicle using only the host vehicle and radar information and should not require large amounts of experimental data for parameter adaptation. Furthermore, this new method for tracking a target vehicle should not lose sight of the target vehicle as it enters and exits the road curve.
[0007]
Summary of the Invention
In one aspect of the present invention, a method is provided for determining whether a target vehicle is in the path of a host vehicle. The method includes using an azimuth and calculating a relative speed between the target vehicle and the host vehicle at predetermined time intervals. Furthermore, the determination of whether the target vehicle is in the same lane as the host vehicle (in the route of the host vehicle) is evaluated. Next, candidate target vehicles having the shortest distance (range) are identified. However, if there is no candidate vehicle, another preceding target vehicle is identified. Again, if this preceding vehicle is identified, the vehicle having the shortest distance to the host vehicle is determined to be the main target vehicle. The following theoretical relationship is used to fit a curve to the measured data.
θ = (R / 2L) (Vr / V) ²
θ = − (R / 2L) {(Vr / V) −L / R} ² + L / 2R
However,
V = speed of the host vehicle,
r = absolute value of the relative speed,
θ = azimuth,
Vri = the absolute value of the measured relative velocity, and θi = the measured azimuth angle,
It is.
[0008]
After fitting the curve (Y = a ₁ X + a ₂ X ² ) to the measured data (xi, yi) = (Vri / V, θ), whether the target vehicle entered the curve using the following formula: Or decide whether it came out of the curve. _Assuming that σ _a2 is the standard deviation of the regression coefficient a ₂ and δ = 0.25 or another appropriate predetermined value, for example, if the following expression | σ _a2 / a ₂ | <δ (Expression (16) described later)
Is satisfied, it is determined that one of the target vehicle and the host vehicle is on the curve. Next, assuming that R is the radius of curvature estimated from the regression and L is the distance between the host vehicle and the target vehicle, the following expression | a ₁ / a ₂ | << L / | R | (Expression (17) described later) )
Determines whether or not is satisfied. If this equation is satisfied, it is determined that the target vehicle is at the entrance of the curve. However, if the above equation is not satisfied, it is determined that the target vehicle is at the exit of the curve.
[0009]
These and other aspects of the invention will be apparent from the detailed description below with reference to the accompanying drawings.
[0010]
Embodiment
FIG. 1 is a perspective view of a host vehicle 10 having an adaptive cruise control (ACC) system according to the present invention. The host vehicle 10 includes an ACC control module 11 that is typically coupled to a communication network 13 such as a CAN network. The control module 11 typically has an electronic memory coupled to a processor that stores and executes the ACC program code. In general, the ACC control module 11 receives signals from various sensors. These signals include a radar sensor 15 or other proximity sensor for determining absolute values of azimuth (θ) and relative velocity (Vr) between the host vehicle and the target vehicle. Further, a plurality of wheel speed sensors 17 supply a signal representing the wheel speed to the network 13. For example, other sensors such as a steering wheel angle sensor for determining the steering wheel angle and a yaw rate sensor 21 for determining the yaw rate of the host vehicle 10 communicate with the network 13. Information derived from the sensors described above is used in a control algorithm or method for determining the target vehicle position, as will be described in detail below.
[0011]
FIG. 2 shows a host vehicle 10 having an ACC that follows or tracks a target vehicle 12 passing a curve 14 according to the present invention. A typical curve 14 of the road 16 has a radius of curvature “R”. The position of the target vehicle 12 along the curve 14 is represented by a curvature radius “R” and an angle φ. The angle φ represents the angle between the entrance of the curve and the current position of the target vehicle 12.
[0012]
The method of the present invention distinguishes between two scenarios: a first scenario where the target vehicle enters / exits the curve and a second scenario where the target vehicle changes lanes. The second case is shown in FIG. As shown, the road 16 includes two

lanes

18, 20, and the target vehicle 12 is transitioning from the lane 18 to the lane 20, while the host vehicle 10 remains in the lane 18. Prior art methods have not been able to accurately determine whether the target vehicle 12 is changing lanes or is entering a road curve.
[0013]
More specifically, as shown in FIG. 4, there are five cases representing transition scenarios of the host vehicle 10 and the target vehicle 12 that travel through the curve 14 of the road 16. Of these five cases, case A (both the target vehicle 12 and the host vehicle 10 have not entered the curve) and case E (the target vehicle 12 and the host vehicle 10 have exited the curve) are positions of the target vehicle 12. Does not pose a serious problem in identifying Similarly, the curvature radius “R” of the curve 14 is estimated using the yaw rate and / or steering angle information of the host vehicle (known in the art), and the target vehicle is in the same lane as the host vehicle. Case C can be easily identified by identifying whether or not. However, the method of the prior art cannot identify the position of the target vehicle in cases B and D. This is because in these transition scenarios, yaw rate and / or steering angle information is not useful in determining the target vehicle lane position.
[0014]
With reference to FIG. 5, a method 100 for determining whether the target vehicle 12 is entering a curve, is exiting a curve, or is changing lanes will be described. The method of the present invention is a chart (the time represents the absolute value of the azimuth angle (θ) of the target vehicle relative to the boresight of the host vehicle versus the relative speed (Vr) between the target vehicle (or the preceding vehicle) and the host vehicle. Irrelevant) is used (see FIG. 6d). In one aspect of the present invention, a theoretical relationship between the azimuth of the target vehicle relative to the host vehicle and the absolute value of the relative speed, ie, an equation, was developed for the transitional periods of Case B and Case D in FIG. .
[0015]
In operation, the method 100 of the present invention compares the observed target (or preceding) car trace with the derived theoretical relationship. This comparison is accomplished by first measuring the azimuth and relative speed between the host vehicle and the target vehicle, as represented by block 102. As will be described later, it is possible to determine whether the target vehicle is entering the curve, exiting the curve, or changing the lane from the difference between the observation and the theoretical relationship. Furthermore, the method of the present invention discriminates between target vehicles and non-target vehicles.
[0016]
6A-6C show the relative speed (Vr) between the target vehicle and the host vehicle. Vr is calculated by considering the speed vector (Vh) of the host vehicle and the speed vector (Vt) of the target vehicle. That is, the relative velocity (Vr) is calculated using the following equation.
Vr = {(V _tx -V _hx ) ² + (V _ty -V _hy ) ² } ^1/2
However,
V _tx = x component of velocity Vt,
V _ty = y component of velocity Vt,
V _hx = x component of velocity Vh and V _hy = y component of velocity Vh.
[0017]
After calculating the relative velocity, the horizontal (V _lat ) and vertical (V _long ) components of the relative velocity can be determined by applying known geometry and trigonometry. The azimuth angle θ described above is measured using the radar sensor 15. The present invention uses the lateral component (V _lat ) of the relative velocity (Vr) instead of the absolute value of the relative velocity.
[0018]
The theoretical relationship between azimuth and relative velocity is given by the following equation (1) in the case of the entrance of the curve (see line 120 in FIG. 6D), and in the case of the curve exit: Or represented by (2 ′) (see line 122 in FIG. 6D). The following quadratic equation is used to fit a curve to the measured data (relative velocity Vri and azimuth angle θi) to determine the radius of curvature “R”. The distance L from the entrance of the curve to the target vehicle is L (see FIG. 2), and the ratio L / R is also determined from the measured data.
θ = (R / 2L) (Vr / V) ² (1)
θ = − (R / 2L) {(Vr / V) −L / R} ² + L / 2R (2)
θ = − (R / 2L) {(Vr / V) + L / R} ² + L / 2R (2 ′)
However,
V = speed of the host vehicle,
Vr = absolute value of relative speed,
θ = azimuth,
Vri = absolute value of the measured relative velocity,
θi = measured azimuth,
It is.
[0019]
In block 104 of FIG. 5, the yaw rate of the host vehicle is measured. The route of the target vehicle is estimated using the yaw rate, distance, and azimuth. As shown in block 106, the azimuth angle limit θ ₀ which is a predetermined angle is compared with the following equation (3). The azimuth limit θ ₀ is shown in FIGS. 7A and 7B. If Expression (3) is satisfied, it is determined that the preceding vehicle is a candidate target vehicle.
| Θ−θ _c | <2 or 3 × θ ₀ (3)
However,
θ = measured azimuth between the host vehicle and the preceding vehicle,
θ _c = azimuth between line 105 parallel to the heading direction of the host vehicle and the center of the lane of the host vehicle at distance L,
It is.
[0020]
A candidate target vehicle is a vehicle that is desirable for the host vehicle to track or follow. However, if equation (3) is not satisfied, the preceding vehicle is not a candidate target vehicle, which is no longer desirable for the host vehicle to track or follow. Therefore, as shown in block 108, another car is selected. If an acceptable candidate vehicle is selected, the measured azimuth and calculated relative speed data are plotted as shown in block 110 (FIG. 9A).
[0021]
FIG. 8A shows a situation where the host vehicle and the target vehicle are in the same lane and are traveling through a certain curve. A target vehicle trace or line 200 is plotted against a host vehicle trace or line 202. As shown, the target vehicle and the host vehicle follow the same route or course. However, in FIG. 8B, the target vehicle has changed lanes and is traveling on a new route 204 that is offset from the route 206 of the host vehicle. In a scenario where the target vehicle and the host vehicle are entering the curve, the azimuth increases gradually until both vehicles enter the curve, as shown by line 210 in FIG. It gradually decreases until it comes out.
[0022]
On the other hand, when the target vehicle changes lanes, the azimuth angle rises as shown by line 212 in FIG. 9B and remains constant, and the relative speed rises and reaches a peak as shown by line 214. Descent until the target vehicle has completed its lane change.
[0023]
In block 112 of FIG. 5, the plotted data (azimuth versus absolute velocity) is applied to the quadratic equations (1) and (2) described above, and alternatively represented by the following equation (4): .
Y = a ₀ + a ₁ X + a ₂ X ² (4)
However,
Y = azimuth,
X = absolute value of relative speed divided by host vehicle speed,
a ₁ and a ₂ = regression constant,
It is. In this particular application, a ₀ does not exist, so the above equation is a ₁ X + a ₂ X ² (5)
To be simplified.
[0024]
The following equation shows how to determine the regression constants a ₁ and a ₂ .
W x A = Y (6)

[0025]
The standard deviation is expressed as follows.
σ _a2 ² = Σ {(X ₂ / det) X _i ² + (X ₃ / det) X _i } ² * σ ² (13)
σ ² = Σ (Y _i −a ₁ X _i −a ₂ X _i ² ) ² / (n−2) (14)
[0026]
Preferably,
| Σ _a2 ² / a ₂ | <0.25 (15)
It is.
[0027]
In block 112 of FIG. 5, after fitting a curve in the measured data, the following equation is used to determine whether the target vehicle is entering or leaving the curve. For example, if δ = 0.25 or other suitable predetermined value, the equation | σ _a2 ² / a ₂ | <δ (16)
If is satisfied, the target vehicle is determined to be on the curve. In block 114, R is the radius estimated from the regression, L is the distance between the host vehicle and the target vehicle,
| A ₁ / a ₂ | << L / | R | (17)
Determines whether or not is satisfied. If equation (17) is satisfied, the target vehicle is determined to be at the entrance of the curve. However, as shown in block 116, if equation (17) is not satisfied, the target vehicle is determined to be at the exit of the curve.
[0028]
FIGS. 9C and 9D are graphs plotting azimuth angles with respect to the time axis when the host vehicle and the target vehicle are traveling through a curve and when the target vehicle is changing lanes, respectively. As shown in FIG. 9C, the azimuth angle represented by line 218 first increases when the target vehicle begins to enter the curve and the host vehicle has not yet entered the curve. Further, line 222 plots the output of a prior art algorithm based on yaw rate to determine the position of the target vehicle. On the other hand, line 224 is a plot of the output of the method of the present invention for determining the position of the target vehicle within the curve. In regions A and B on line 222, the prior art yaw rate method for determining the target vehicle's route indicates that the target vehicle is off the host vehicle's route. However, this determination is incorrect.
[0029]
Similarly, the method of the present invention indicates in region C on line 224 that the target vehicle has started to enter the curve and in region D on line 224 that the target vehicle has started to exit the curve. Thus, the method of the present invention identifies target vehicles that are in a transient situation.
[0030]
As shown by line 226 in FIG. 9D (lane change), the azimuth angle between the host vehicle and the target vehicle increases and then remains constant while the target vehicle is changing lanes. Line 232 represents the output of the method of the present invention for determining the position of the target vehicle. The output remains low. That is, the method of the present invention does not respond to lane changes. As shown in transition region E on line 230, the prior art method of using yaw rate to determine the position of the target vehicle indicates that the target vehicle is turning. In contrast, the algorithm or method of the present invention represented by output line 232 does not indicate that the target vehicle is turning (ie, during a lane change and / or entering or exiting a curve). As described above, the method of the present invention can distinguish between the lane change of the target vehicle and the vehicle entering or leaving the road curve.
[0031]
In another aspect of the invention, road curvature is estimated from the relative speed and azimuth between the target vehicle and the host vehicle. This estimate is determined during the transition period when the target vehicle is entering or leaving the curve, or during the transition from one curve to another with a different radius of curvature. This aspect of the present invention is an extension of the above-described embodiment of the present invention and other aspects. For example, the preceding embodiments address situations where the target vehicle is moving from a straight portion of the road to a bent portion of the road or from a bent portion of the road to a straight portion of the road. In contrast, the described embodiment addresses this situation by treating the straight portion of the road as a curve having an infinite radius.
[0032]
Please refer to FIG. The target vehicle position (xt, yt) and the host vehicle position (xh, yh) are represented by the following relationship.
(Xt, yt) = {-R (1-cosφ), Rsinφ} (18)
(Xh, yh) = {− R ₀ (1-cosφ ₀ ), −R ₀ sinφ ₀ } (19)
L = Rφ + R ₀ φ ₀ (20)
However,
R ₀ = radius of the first curve where the target vehicle enters,
R = radius of the second curve where the target vehicle enters,
L = path length between the target vehicle and the host vehicle,
φ ₀ = angle between the host vehicle and the transition point from the first curve to the second curve,
φ = angle between the transition point from the first curve to the second curve and the target vehicle,
And
R, R ₀ , φ, and φ ₀ are positive for left turn and negative for right turn. R ₀ φ ₀ and Rφ are never negative. The azimuth angle (represented by a radius in the counterclockwise direction) is represented by the following equation (21).

[0033]
The relative velocity is given by the following equations (22) to (26).

However,
V = absolute value of the speed of the host vehicle and the target vehicle.
[0034]
If φ and φ ₀ are sufficiently small, that is, if the distance (L) is much smaller than the radius (R), φ and φ ₀ are expressed by the following equations (27) and (28). Is approximated by
sinφ ≒ φ and sinφ ₀ ≒ φ ₀ (27)
_{cosφ ≒ 1- (φ 0/2} ) and _{_{^{cosφ 0 ≒ 1- (φ 0 2}}} /2) (28)
[0035]
The azimuth angle (θ) and the relative velocity (Vr) are approximated by the following equations (29) and (30).

[0036]
Therefore, the relationship is simplified as follows.
Rφ + R ₀ φ ₀ = L (20 ′)
φ + φ ₀ = Vr / V = z (30 ′)
[0037]
When the equations (20 ′), (30 ′) and the following equation (31) are combined, the following equations (32) and (33) are obtained.

[0038]
Substituting equations (30 ′), (32), and (33) into equation (29),

Is obtained.
[0039]
The method described above can be applied to any measured data set, such as relative velocity and azimuth measurements. The applied quadratic regression relationship is represented by the following equation (36) for a given data set (XI, Yi).
Y = a ₀ + a ₁ X + a ₂ X ² (36)
[0040]
The coefficients a ₀ , a ₁ , and a ₂ can be determined by using a matrix W and vectors A and Y as shown in equations (37), (38), and (39) below. .
W x A = Y (37)

However, Xi and Yi are measured data (that is, the absolute value of the relative speed divided by the speed of the host vehicle and the azimuth angle). The coefficients a ₀ , a ₁ , and a ₂ are calculated from the equation (39). Since curvature estimation of the road is based on the coefficients a _2, the error of a ₂ is evaluated. The dispersion of Yi is as shown in the following formula (40).
Yi: N (μi, σ ² ) (40)
[0041]
From the equation (39), a ₂ is expressed by the following equation (41).

However,

[0042]
The variance of a ₂ is given by the following equation (44).

[0043]
The variance of Yi is estimated by the following equation (45).
σ ² = Σ (Yi−a ₀ −a ₁ X−a ₂ Xi ² ) ² / (n−3) (45)
[0044]
If the following equation (46) is satisfied, it is determined that the estimation of a ₂ is correct, and therefore the curve defined by equation (36) is determined to be an accurate estimation of road curvature.
| Σa ₂ / a ₂ | <0.25 (46)
Or
| Σ _R /R|<0.25 (47)
[0045]
As described above, the present invention has many advantages and benefits over the conventional method for determining the position of the target vehicle on the road. For example, the method or algorithm of the present invention can distinguish between a target vehicle lane change and a target vehicle entering a curve. Furthermore, the present invention provides a method for determining whether the target vehicle is entering or leaving the curve. Thus, the present invention dramatically improves upon prior art methods that use yaw rate and other vehicle parameters to determine the position of a target vehicle within a road.
[0046]
From the above detailed description, the accompanying drawings, and the claims, many changes and modifications may be made to the preferred embodiment of the present invention without departing from the scope of the present invention, provided that the vehicle speed control system is familiar. Can be devised.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a perspective view of a host vehicle equipped with an adaptive cruise control (ACC) system according to the present invention.
FIG. 2 is a plan view of a host vehicle that tracks a target vehicle passing a curve in a road according to the present invention.
FIG. 3 is a plan view of a host vehicle that tracks a target vehicle that is changing lanes in accordance with the present invention.
FIG. 4 is a plan view showing a host vehicle and a target vehicle that are passing through a curve in a road.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for determining whether a target vehicle is entering a curve, exiting a curve, or changing a lane.
FIG. 6A is a vector diagram showing a relative speed (Vr) between a target vehicle and a host vehicle and the horizontal and vertical components of the relative speed.
FIG. 6B is a vector diagram showing the relative speed (Vr) between the target vehicle and the host vehicle and the horizontal and vertical components of the relative speed.
FIG. 6C is a vector diagram showing the relative speed (Vr) between the target vehicle and the host vehicle and the horizontal and vertical components of the relative speed.
FIG. 6D is a time-related phase chart graph showing the relationship between the azimuth angle (θ) of the target vehicle with respect to the boresight of the host vehicle and the absolute value of the relative speed (Vr) between the target vehicle and the host vehicle. is there.
FIG. 7A is a diagram showing azimuth angle limits in a straight lane.
FIG. 7B is a diagram showing an azimuth limit in a curve.
FIG. 8A is a graph showing a host vehicle and a target vehicle traveling in the same lane along a curve.
FIG. 8B is a graph showing a host vehicle and a target vehicle traveling in the same lane along a curve.
FIG. 9A is a graph when the target vehicle and the host vehicle are entering the curve, and the azimuth gradually increases until both vehicles enter the curve and gradually increases until both vehicles exit the curve. It shows that it decreases.
FIG. 9B is a graph when the target vehicle is changing lanes, and as shown by the curve, the azimuth angle remains constant after increasing, the relative speed increases and reaches a peak, and then the target vehicle It means that the lane is lowered until the lane change is completed.
FIG. 9C is a graph in which the azimuth angle during which the host vehicle and the target vehicle are traveling on a curve is plotted as a function of time.
FIG. 9D is a graph in which the azimuth angle during which the target vehicle is changing lanes is plotted as a function of time.
FIG. 10A is a diagram showing that a host vehicle and a target vehicle are traveling along a road having a plurality of curves with different curvature radii.
FIG. 10B is a diagram showing that the host vehicle and the target vehicle are traveling along a road having a plurality of curves with different curvature radii.
FIG. 11A is a diagram showing a host vehicle and a target vehicle that are traveling along a road having a plurality of curves with different radii of curvature.
FIG. 11B is a phase chart showing the relationship between the azimuth angle and relative speed of the host vehicle and the target vehicle traveling along a road having a plurality of curves with different radii of curvature.
[Explanation of symbols]
10 host vehicle 11 ACC control module 12 target vehicle 13 communication network 14 curve 15 radar sensor 16 road 17

network

18 and 20 lane 19 steering wheel angle sensor 21 yaw rate sensor

Claims

In a method in which a host vehicle tracks a target vehicle traveling on a curve in a road, the road has a lane in which the target vehicle is traveling, and the method includes:
Measuring the distance and azimuth between the target vehicle and the host vehicle;
Calculating a relative speed between the target vehicle and the host vehicle from the measured distance, azimuth, host vehicle speed, and host vehicle lateral acceleration;
Preparing a pre-defined quadratic function with the azimuth of the target vehicle and the host vehicle as a dependent variable and the relative speed as an independent variable;
Comparing the measured azimuth angle and the calculated relative velocity with the predefined quadratic function ;
The standard deviation is used to evaluate how well the pre-defined quadratic function matches the measured azimuth angle and the calculated relative velocity. If the two fit well, the target vehicle is the host vehicle. Determining that the vehicle is traveling in a traveling lane ;
A method characterized by comprising: